数据资产流通的未来：如何实现高效共享与安全保护

数据资产流通的新时代：构建数字经济的核心要素

随着数字化、网络化和智能化的快速发展，数据已成为新型生产要素，深刻改变了生产、分配、流通、消费和社会服务管理的各个环节。党的二十大报告强调了加快建设数字中国和发展数字经济的重要性。为推动这一进程，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》在2022年12月明确提出探索数据资产化及数据资产入表的新模式。

张光利：企业数据管理与数据资产化

【课程背景】数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式，党的二十大报告指出，要加快建设数字中国，加快发展数字经济。2022年12月《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数展要素作用的意见》明确提出探索数据资产化及数据资产入表新模式。财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》，首次提出企业数据资产入表相关处理办法。2023年6月中共北京市委、北京市人民政府日前印发《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》的通知中提出先行探索开展数据资产入表，对企业的数据首登记、首挂牌、首交易、首开放等给予奖励，更好促进数据要素市场创新和产业化发展。本课程将基于最新的政策要求和企业实践，全面讲授企业如何进行数据资产化，如何提升企业的数据价值，使学员掌握企业数据资产化的基本步骤，有助于帮助企业开发利用数据潜力。【课程收益】1、了解中国数据资产化的最新政策动态和政策要求2、掌握数据管理的基本维度，熟悉企业的数据管理方法论3、掌握企业进行数据资产化的步骤4、掌握数据资产估值的方法，提升企业的数据价值【课程对象】民营企业董事会成员，城投公司高管，首席运营官（COO）、首席财务官（财务总监）等【课程时长】1天（6小时/天）【课程大纲】一、数据资源到数据资产：数据要素的治理（一）企业为什么要做数据资产管理1、数据资产管理的宏观背景（数据要素化、要素市场化）(二)数据资产管理1、数据资产与数据资产管理的概念2、数据资产管理的发展3、数据资产管理的模型4、数据资产管理的难点与发展趋势数据资产化地图（一）数据资产化的制度要求1、企业战略与数据资产化2、数据资产化的组织偏好3、数据资产化的制度需求4、数据资产化的工具需求（二）数据要素的管理与资产化：基本规范1、数据模型管理2、数据标准管理3、数据质量管理4、主数据管理5、数据安全管理6、元数据管理7、数据开发管理8、数据价值评估9、数据资产流通10、数据资产运营（三）数据要素资产化的实践步骤1、总体方向：业务数据化与数据业务化2、数据资产的统筹规划3、数据资产的管理实施4、数据资产的稽查5、数据资产的运营管理（四）数据资产化的影响1、数据资产化对企业资产负债表的影响2、数据资产化对企业竞争力的影响数据资产入表的财务规范与技术处理（一）《暂行规定》的政策解读1、适用范围分析（哪些数据不适用？）2、会计处理适用的准则3、列示和披露要求4、实务操作中的难点解析（二）数据资产入表关键要点分析1、数据属于企业资产吗？——确认条件2、数据价值如何计量？（使用寿命和价值有效期如何判断）3、数据的可复制性与会计处理原则4、数据资产入表的税务影响：数据资产的摊销、减值与处置（三）数据资产入表解析（六步法）1、数据的合规与确权2、数据安全检查3、数据的治理与管理4、预期经济利益的可行性分析5、成本的合理归集与分摊6、列报与披露数据资产的实战演练以案例分析方法，分解企业如何进行数据资产化：数据治理、数据入表、数据资产估值等数据资产实践问题讨论1、数据如何确权：公共数据与个人数据2、大模型公司的数据资产化问题3、数据资产的估值前沿问题

张光利 培训咨询

本文将围绕“数据资产流通”的主题，结合最新的政策动态和企业实践，深入探讨如何实现数据资产化，提升企业数据价值，并为企业的数字化转型提供指导。

一、数据资产化的背景与重要性

在当前的经济形势下，企业面临着巨大的转型压力。数据作为新型生产要素，其价值不仅体现在信息的存储和处理上，更在于其在决策、创新和运营中的应用。数据资产化的核心在于将数据视为企业的资产，使其能够在市场中流通、交易和增值。

• 宏观背景：数据要素化和要素市场化的趋势为数据资产化提供了政策支持和市场基础。
• 政策推动：《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》首次提出企业数据资产入表相关处理办法，为数据资产化提供了明确的制度框架。
• 市场需求：数据在企业决策、产品开发和市场营销中的应用越来越广泛，推动了数据资产化的迫切性。

二、数据资产化的基本步骤

企业在进行数据资产化时，应遵循一系列基本步骤，以确保数据的规范化管理和有效利用。

• 数据资产的统筹规划：明确数据资产化的目标和战略，制定相关实施方案。
• 数据资产的管理实施：建立数据治理框架，确保数据质量和安全。
• 数据资产的稽查：定期对数据资产进行审计和评估，确保其合规性和价值。
• 数据资产的运营管理：通过数据分析和应用，挖掘数据价值，提升企业竞争力。

三、数据资产流通的关键要素

数据资产流通不仅仅是数据的交换和共享，更是对数据价值的再创造和增值。以下是实现数据资产流通的关键要素：

• 数据确权：明确数据的所有权和使用权，确保数据在流通过程中的合法性。
• 数据标准化：制定统一的数据标准，以便于数据的互操作性和共享。
• 数据安全管理：确保数据在流通过程中的安全性，防止数据泄露和滥用。
• 数据价值评估：建立科学的数据价值评估体系，为数据流通定价提供依据。

四、数据资产入表的财务规范与技术处理

数据资产入表是实现数据资产化的重要环节。根据《暂行规定》，企业需要遵循以下财务规范：

• 适用范围分析：明确哪些数据可以纳入企业资产，哪些数据不适用。
• 会计处理适用的准则：遵循相关会计准则，确保数据资产的准确计量。
• 列示和披露要求：按照规定的格式和要求，及时披露数据资产的相关信息。
• 实务操作中的难点解析：解决数据入表过程中可能遇到的操作难点，如数据价值计量、摊销和减值处理等。

五、数据资产的估值方法

提升企业数据价值的关键在于科学的估值方法。企业可以通过以下几种方式对数据资产进行估值：

• 市场比较法：通过比较相似数据资产的市场交易价格，确定自身数据资产的合理价值。
• 收益法：根据数据资产未来可能带来的经济利益进行估值，考虑数据的使用寿命和价值有效期。
• 成本法：根据数据获取和处理的实际成本进行估值，确保数据资产的真实反映。

六、数据资产流通的实践案例

为了更好地理解数据资产化的实际操作，下面将通过案例分析探讨企业如何进行数据资产化：

• 案例一：某零售企业通过数据分析提升了客户精准营销的效果，实现了数据资产的增值。
• 案例二：某科技公司通过开放数据平台，实现了数据的共享与流通，推动了产业链的协同创新。
• 案例三：某金融机构通过数据资产入表，实现了对数据价值的量化管理，提升了财务透明度。

七、数据资产化的未来趋势

随着技术的不断进步和市场需求的变化，数据资产化将迎来新的发展机遇：

• 智能合约的应用：利用区块链技术，实现数据资产的安全流通和透明交易。
• 数据市场的形成：推动数据交易市场的发展，为数据资产流通提供更多机会。
• 数据隐私保护的加强：在数据流通过程中，注重用户隐私和数据安全，建立信任机制。

结语

数据资产流通是数字经济时代的重要组成部分，企业通过数据资产化能够实现价值的转化和提升。随着政策的支持和技术的发展，数据资产化将成为推动企业创新和发展的重要驱动力。希望通过本课程的学习，学员能够掌握数据资产化的基本步骤和管理方法，为企业的数字化转型提供有力支持。